一种基于云计算的Web结构挖掘算法

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基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究

基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究摘要:本文提出一种基于云计算的web数据挖掘算法,云计算技术将大数据集与进行数据挖掘的人员分配到多台计算机工作站上进行并行处理。

Web数据挖掘是指探寻网络中的大量有用信息进行分析,选择和存储有用的信息。

利用云计算技术可以明显提高web数据挖掘的效率。

关键词:云计算技术Web数据挖掘map-reduce 算法随着互联网技术的迅猛发展,互联网中存在着大量有用的数据信息,Web数据挖掘就是指如何对互联网上的大量数据中提取出有用的信息,并能再这些信息中挖掘出他们之间的相互关系以及发现新的有用的概念。

从而提出对领导者的决策有用的数据分析。

如今,互联网数据几乎达到了单机无法处理的地步了,云计算具有非常高的可拓展性,非常适合处理大规模的数据,可以通过并行计算等超强的计算能力来面相海量的数据及复杂过程的计算任务。

1 云计算技术及服务模型云计算技术是一种近年来新兴起来的共享型的编程架构的方法,是由分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)发展而来。

云计算的基本原理是为互联网用户提供计算、存储、软硬件等服务,利用远程服务器组成的集群,用户可以根据需要以及任务的优先程度,来访问计算机和存储系统。

按照需求来提高对软硬件资源的利用率。

大大节省了资金以及时间的分配。

云的服务模型包括三大类,分别为:基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS) 、平台即服务(platform as a service,PaaS)、软件即服务(software as a service,SaaS)三大类,如(图1)所示。

以IaaS的模式搭建系统平台,形成虚拟化的IT应用基础设施;以PaaS的模式搭建支撑平台,满足IT应用需求;以SaaS的模式搭建应用平台,按照用户需求分发软件授权并提供应用服务。

基于云计算的WebGIS分析构架研究

增长的需要，云技术使用户可以随时随地根据应用的需求动态地增减ＩＴ资源。（５）负载均衡：云计算能够进行全程监控处理过
信息系统。是ＧＩＳ的平台、软件和地理空间信息能够
按需获取的方式，能够方便、高效部署到 “ 云” 基础设施之上、以弹性地提供最广泛的基于Ｗｅｂ的服务］。云ＧＩＳ是分布式ＧＩＳ、ＷｅｂＧＩＳ、网格ＧＩＳ的一种集合和扩展，能实现分布式跨平台的空间数据集成，通过互联网以Ｗｅｂ服务的形式提供空间信息分析、空间信息应
式分析、分布式查询、显示和输出的地理信息系统。通过分析云计算、ＷｅｂＧＩＳ的特点，云计算的模型框架以及ＷｅｂＧＩＳ系
统的层次结构，提出将云计算和ＷｅｂＧＩＳ相结合，建立基于云计算的ＷｅｂＧＩＳ构架。对实现海量空间数据存储、空间分析和空间信息检索提供实时地理信息服务，提高了系统的稳定性和效率。关键词：云计算；ＷｅｂＧＩＳ；系统框架
０引言
随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术的发展和社会的进步，云计算作为一种技术趋势正迅速兴起，云架构和云服务所提供
（ＰａｒａｌｌｅｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ）、虚拟化（Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）、负载均衡（ＬｏａｄＢａｌａｎｅｅ）、网络存储（ＮｅｔｗｏｒｋＳｔｏｒａｇｅＴｅｃｈｎｏｌｏ — ｇｉｅｓ）等网络技术和计算机技术发展融合的产物。通常是通过互联网来实现虚拟化资源的计算方式，这些

云计算下的数据挖掘技术研究与实现

云计算下的数据挖掘技术研究与实现引言随着云计算技术的快速发展，大数据时代的到来，数据挖掘作为一种重要的技术手段，得到了广泛的关注和应用。

本文将从云计算的角度出发，探讨数据挖掘技术在云计算环境下的相关研究和实践，并介绍一些常见的数据挖掘算法和工具的应用。

1. 云计算的概念和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，提供了一种按需使用计算资源的方式，用户无需购买昂贵的硬件设备，只需要根据自身需求灵活地调用云端的计算资源。

云计算的特点包括高可用性、弹性伸缩、资源共享以及灵活性等，这为数据挖掘技术的研究和实现提供了更好的环境和条件。

2. 数据挖掘的概念和分类数据挖掘是一种通过发现隐藏在大规模数据中的模式、关系和知识来提取有用信息的过程。

根据挖掘的目标和方法，数据挖掘可以分为分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等不同类型。

这些不同类型的数据挖掘技术在云计算环境下的应用也各具特点。

3. 云计算下的数据挖掘技术研究在云计算环境下，大规模的数据集通常存储在云端，数据挖掘任务可以分布在多个计算节点上进行并行处理，提高了数据挖掘任务的效率和准确性。

同时，云计算平台提供了丰富的计算资源和数据存储服务，为数据挖掘算法的研究和实现提供了更多的可能性。

4. 常见的数据挖掘算法和工具在云计算环境下，常见的数据挖掘算法和工具也得到了广泛的应用。

例如，决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等在分类任务中具有较好的性能；K-Means算法、层次聚类算法等在聚类任务中常被使用；Apriori算法、关联规则算法等在关联规则挖掘任务中应用广泛。

5. 数据挖掘技术在云计算中的应用案例数据挖掘技术在云计算环境中有许多应用案例。

例如，电子商务平台可以利用数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析，提供个性化的推荐服务；医疗保健领域可以利用数据挖掘技术对患者的病历数据进行分析，辅助医生进行诊断和治疗决策。

6. 数据隐私与安全保护在云计算环境下，数据的隐私和安全保护是一个重要的问题。

基于数据挖掘的网页分类算法研究

基于数据挖掘的网页分类算法研究近年来，随着互联网技术的不断发展，网络上的信息越来越多，如何在这不断增长的信息海洋中迅速准确地找到所需的内容，成为了网络用户需要解决的重要问题。

为了解决这一问题，人们开发了各种各样的网络搜索引擎，而网页分类算法则是其中非常重要的一种技术。

网页分类算法是指将一个包含大量网页的数据集合进行分类，使得同一类的网页归属于同一个类别，不同类的网页则归属于不同类别。

目前，广泛采用的一种网页分类算法是基于数据挖掘技术的算法，即通过对网页数据的特征提取和分析，来建立分类模型，并用模型实现对新网页的自动分类。

网页分类算法通过分析网页的文本内容、链接结构、页面布局等多个方面的特征，进行分类。

其中，文本内容是网页分类的最主要特征，它可以通过自然语言处理技术来提取，包括词频、倒排列表、主题模型等。

链接结构则是指网页之间的超链接关系，通过分析网页之间的链接密度、垃圾网页的导向关系等特征，判断网页的权重和重要性。

页面布局则是指网页的视觉展现形式，通过分析网页的排版、颜色、字体、图片等特征，判断网页的主题、内容类型和质量。

在进行网页分类算法研究时，首先需要选取正确的特征集合，对于不同的问题和数据集，要选择对应的特征来进行分析。

其次，需要建立合适的分类模型，对于不同的数据类型和分析需求，要选择合适的模型来进行建立和训练。

最后，在进行算法实现时，需要选择合适的工具和平台来进行实现和测试。

目前，网页分类算法已经被广泛应用于各类互联网应用中，如搜索引擎、网络推荐系统、信息过滤器等。

通过运用网页分类算法，可以大大提高网络信息获取和处理的效率和准确性，为用户提供更好的服务。

未来，随着互联网技术的不断发展和应用，网页分类算法也将继续得到完善和创新，不断提升分类准确率和效率，为用户提供更好的网络信息处理服务。

云计算中的数据分析和挖掘方法

云计算中的数据分析和挖掘方法随着现代科技的不断进步，数据的规模和复杂性不断增加。

这些数据储存在云计算的大数据平台上，如何从海量数据中提取出有价值的信息和知识成为了当前云计算领域研究的热点之一。

数据分析和挖掘方法在这个过程中扮演着至关重要的角色。

一、数据分析方法数据分析是一种从大量数据中提取出有价值的信息，用来支持决策和预测的过程。

它可以基于数据的模式、统计规律、自然语言处理等方面来进行分析，从而为商业和行政决策提供数据支持。

在云计算中，数据分析的方法主要包括以下几种：1. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动寻找有用的模式和规律，以实现分类、聚类、预测、关联分析等目标的技术。

其过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

数据挖掘方法可以应用于电子商务、智能交通、医学等多个领域中，为数据分析提供了有力的支持。

2. 统计分析统计分析是一种在已知数据分布的前提下，对数据进行概率分析的方法。

它可以通过概率统计、假设检验、回归分析等方法，对数据的分布情况进行描述和分析，从而得出结论。

在云计算中，统计分析方法通常用于预测和决策分析。

3. 自然语言处理自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机可处理形式的技术。

它可以通过文本分析、语义分析、信息检索等方法，从文本中抽取出有用的信息。

在云计算中，自然语言处理主要应用于文本分析和情感分析等方面。

二、数据挖掘方法数据挖掘是一种从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识的技术。

在云计算中，数据挖掘方法主要包括以下几种：1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种从数据中挖掘出同时出现的频繁项集及其相互间的关系的技术。

它可以用来发现数据之间的关联规律，从而为商业决策提供支持。

2. 分类算法分类算法是一种从已知数据中构建分类模型，然后利用该模型对新数据进行分类的技术。

它可以将数据划分为不同的类别，用于预测和决策分析。

3. 聚类算法聚类算法是一种将数据集中相似的数据划分到同一组别中的技术。

基于Map／Reduce的改进选择算法在云计算的Web数据挖掘中的研究

ｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｒｏｖｅｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｔｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｓｅａｒｃｈｃｏｓｔ，ｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｓｅａｒｃｈｔｏａｃｅｒｔａｉｎ
ＦＡＮＧＳｈａｏ — ｑｉｎｇ，ＺＨＯＵＪｉａｕ，ＺＨＡＮＧＭｉｎｇ — ｘｉｎ。
（１．ＴｏＺｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＴｏｆＡｎｈｕｉ２４４０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈａｎｇｓｈｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈａｎｇｓｈｕＪｉａｎｇｓｕ２１５０００
第３０卷第２期２０１３年２月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖ０１．３０Ｎｏ．２Ｆｅｂ．２０１３
基计算的Ｗｅｂ数据挖掘中的研究米
呈几何级的速度增长，越来越多的新移动的存储技术广泛应用于网络平台上，如何发现有价值信息成为数据挖掘研究的热
Ｉｎｔｅｒｎｅｔ本身分布广泛的特点，在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上产生的数据是海量的、分布的、异构的、动态的。这就造成了数据结构复杂度高，给Ｗｅｂ数据挖掘带来了难度，从而对系统的计算能力提出更高的要求。为了能够解决Ｗｅｂ数据挖掘中的高性能、分布式的计算问题。国内外学者提出各种分布式数据挖掘平台，提高数据挖掘系统的处理能力的理论构想，但在实现过程中相对来说比较复杂。Ｃａｎｎａｔａｒｏ等人提出了一种基于ＧｌｏｂｕｓＴｏｏｌｋｉｔ的分布

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究随着云计算技术的快速发展，数据挖掘平台在云计算环境下的架构及其关键技术研究也日益受到重视。

云计算平台的优势在于其高性能、高可靠性和灵活性，可以为数据挖掘平台提供更好的服务。

本文将探讨基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究。

一、基于云计算的数据挖掘平台架构1. 云计算环境下的基础架构在云计算环境下，数据挖掘平台的基础架构通常包括数据存储、计算资源、数据处理和用户接口等组成部分。

数据存储部分可以采用云存储服务，如亚马逊S3、谷歌云存储等，以满足大规模数据存储的需求。

计算资源则可以通过云计算服务商提供的虚拟机实例，实现弹性扩展和计算资源的动态分配。

数据处理部分则需要支持分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，以实现数据的分布式处理和并行计算。

用户接口部分需要提供友好的数据挖掘工具和可视化界面，以方便用户进行数据挖掘任务的配置和管理。

2. 基于云计算的数据挖掘平台架构设计基于云计算的数据挖掘平台架构设计需要充分考虑云环境的特点，包括弹性扩展、高可用性和安全性等。

在架构设计上，可以采用微服务架构，将数据挖掘平台拆分为多个小型服务，每个服务都可以独立部署和运行，从而提高系统的灵活性和可靠性。

也可以通过容器化技术，如Docker和Kubernetes，实现数据挖掘平台的部署和管理，以支持快速部署和弹性运行。

架构设计还需要考虑数据安全和隐私保护等问题，采用数据加密、访问控制和审计等技术，保障数据挖掘平台在云环境下的安全性。

二、基于云计算的数据挖掘平台关键技术研究1. 大数据存储和管理在云计算环境下，数据挖掘平台需要面对大规模数据存储和管理的挑战。

针对这一挑战，可以采用分布式存储系统，如HDFS、Ceph等，实现数据的分布式存储和备份。

也可以引入数据管理技术，如数据分区、索引和压缩等，提高数据的访问效率和存储利用率。

2. 分布式计算和并行处理数据挖掘任务通常需要进行大规模数据的分布式计算和并行处理，以实现高效的数据挖掘算法。

在云计算环境下基于MapReduce的数据挖掘算法研究

在云计算环境下基于MapReduce的数据挖掘算法研究随着数据的不断增长和社会的不断发展，数据的应用价值不断提升。

而大数据背景下的数据挖掘算法，成为了人们不可或缺的研究领域。

云计算技术，作为当前新的计算模式，给数据挖掘算法带来了革命性的变化。

本文将探讨在云计算环境下基于MapReduce的数据挖掘算法研究。

一. 云计算环境下的数据挖掘算法云计算技术，将计算资源和数据存储提供给大众化和广泛的应用，使得研究者们可以在更高效的计算资源下，加速数据挖掘算法的研究和应用。

同时，云计算技术还提供了可扩展性和动态性，可以根据需求自动扩展计算资源。

数据挖掘算法通过挖掘数据价值提供决策支持，而云计算技术可以大大减少计算资源的需求量和节约硬件装置和能源成本，从而可以加速算法的研究，提高算法的效果和运行速度。

二. 基于MapReduce的数据挖掘算法基于MapReduce的数据挖掘算法，是针对MapReduce分布式计算模型特点而开发的一类算法，它包含两个主要的计算步骤：映射（Map）和归约（Reduce）。

在Map阶段，对于每个键值对，解析处理成若干个映射的键值对并将这些键值对传给Reduce阶段。

在Reduce阶段，对于每个映射键，集合过来所有映射值，使用Reduce预定义的操作并输出一个或者多个最终结果。

MapReduce算法相对于传统算法，为用户提供了处理海量数据的功能，同时也大大节省了硬件和能源成本。

三. 基于MapReduce的数据挖掘算法的优点在MapReduce算法中，各个分布式节点独立运算，并行处理数据，大大加快了算法的运算速度。

基于MapReduce的数据挖掘算法，具有高效性、可扩展性和可重用性。

分布式算法的数据的存储是以分布式存储的方式进行的，因此可以大大提高数据的访问速度，简化了数据的过滤操作，加快了计算速度。

对于数据挖掘算法的应用，基于MapReduce的优势可以最大程度的发挥，提高了算法的变量性和可回访性。

云计算在Web结构挖掘算法中的运用研究

是减少ＨＳ问次数的并行ＰｇｒｎＤＦ访ａｅａｋ改进算法。最后利用Ｈｄｏ４ａｏｐ￣建云环境，实验环境下分析了不同的ＢｌｃＳｚ在ｏｋｉｅ
参数对于计算性能的影响。并在云环境下面向不同的Ｗｅ数据集，ｂ测试了原算法和改进算法的性能。结果表明，改进后的算法分别在结果集的空间占用方面和总迭代时间方面具有一定的优越性。
编程模型结合，针对基于并行Ｐｇｒｎａｅａｋ算法运行大数据集时面临的每次迭代访问ＨＳ导致ＩＤＦ／Ｏ消耗增加、每次迭代在混
合阶段和排序阶段时耗过多的问题提出了两个改进算法。一个是利用矩阵分块思想的并行Ｐｇｒｎ改进算法；ａｅａｋ另一个
ｏｆｔｅｒｂｌｍｓｆＰｇｒｎｗｈｎｕｎｎｇａｇｄｔｓｔ，ｔｉｒｖｍｅｔａｅｕｆｒｒＦｒｔｈｉｅｏａｒｘａｔｏｏｈｐｏｅｏａｅａｋｅｒｎｉｌｒｅａａｅｓｗｏｍｐｏｅｎｓｒｐｔｏｗａｄｉｓ，ｔｅｄａｆｍｔｉｐｒ，ｉｎｔ
Ａｂｓｒｃ：ＰｇｒｎａｇｒｈａｄｔａｔａｅａｋｌｏｉｍｎＭａｒｄｃｐｏｒｍｍｉｇｔｐｅｕｅｒｇａｎｍｏｅａｅｏｉｄａｅｎｔｄｉｇｏｈｆｔｅｄｌｒｃｍｂｎｅｂｓｄｏｓｕｙｎｂｔｏｈｍ．Ｉｃｎｉｅａｉｎｎｏｓｄｒｔｏ
ｒｄｃｔｅｉｃｎｕｔｏｉｍｉｉｇｎｓｒｉｇｅｉｄｅｕｅｈｔｍｅｏｓｍｐｉｎｎｘｎａｄｏｔｐｒｏｏｆＰａｅａｋｎｔｒｔｎｓｍｐｉｄＳｃｄａａｇｒｔｎｇｒｎｉｉａｉｉｉｌ．ｅｏｎ，ｎｌｏｉｅｏｅｈｍｂｓｄｎａｅｏｒｄｃｎｔｅｕｅｆＨＤＦａｃｓｉｉｒｐｓｄ．Ｆｎａｌ，ｔｅｅｆｒａｃｓｆｔｅｈｅａｇｒｔｍｓｎｒｄｆｅｅｔｅｕｉｇｈｎｍｂｒｏＳｃｅｓｎｇｓｐｏｏｅｉｌｙｈｐｒｏｍｎｅｏｈｔｒｅｌｏｉｈｕｄｅｉｆｒｎｗｅａａｅｓｂｄｔｓｔａｅｔｓｅａｄｃｍｐｒｄｈｅｕｔｐｏｅｔａｅｉｒｖｄａｇｒｔｍｈｓａｖｎａｅｉｐｃａｅｎｔｒｔｏｉｅｒｅｔｄｎｏａｅ．Ｔｅｒｓｌｒｖｓｈｔｔｍｐｏｅｌｏｉｈｈａｄａｔｇｓｎｓａｅｕｓｇａｄｉｅａｉｎｔ．ｍＫｅｒ：ｃｏｄｏｕｉｇ；Ｗｅｓｒｃｒｍｉｉｇ；ｄｓｒｕｔｎｃｍｐｔｎｙｗｏｄｓｌｕｃｍｐｔｎｂｔｕｔｅｕｎｎｉｔｉｉｏｂｏｕｉｇ；Ｐｇｒｎｋ；Ｈａｏｐ；Ｍａｒｄｅａｅａｄｏｐｅｕｃ

面向Web的数据挖掘技术

面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。

本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。

[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。

数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。

可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。

web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。

它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。

面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。

二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。

数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。

2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。

web上的数据最大特点就是半结构化。

所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。

由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。

因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。

基于云计算架构的分布式数据挖掘研究

ＧｏｏｇｌｅＦｉｌｅＳｙｓｔｅｒｍ（ＧＦＳ），ＳｉｍｐｌｅＤＢ，Ｅ（芝和开源Ｈａｄｏｏｐ系统等。
这些分布式文件系统大都是基于通用的ＭａｐＲｅｄｕｃｅ［４Ｊ方法。首先使用通用的Ｍａｐ映射操作在多节点并行地提取相关数据，然后传递这些数据到其它指定节点，最后使用Ｒｅｄｕｃｅ还原操作在多节点处理这些数据，产生结果数据集。
２．２
基于不可信节点的云计算架构云计算是最近几年ｌＴ产业新兴的技术体系。在
ｌ２Ｘｌｌ３Ｏ４ＯＯ●ｌ
以ｌＺＯＹＯ
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谷歌发展初期，需要大量的服务器集群支撑其相关搜索业务，为了尽可能的压缩成本，采用了大量的廉价性能较弱的服务器节点。这样单个节点的稳定性不高，极容易出现失效，所以称之为不可信节点［２・３Ｊ。正是云计算架构。
４结束语
简单的描述了一个基于云计算架构分布式数据挖掘系统，该框架能有效的解决物联网分布式数据挖掘中所遇到的相关问题。在该平台下进行相关分布式数据挖掘时性能有显著提高。相信在云计算时代里，基于云计算平台的分布式数据挖掘系统能够充分发挥出应有的魅力和作用。
参考文献：
［１】王鹏．走进云计算［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２００９．［２］王鹏．云计算的关键技术与应用实例［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２０１０．Ｃｌｕｓｔｅｒｓ［Ｃ］．Ｐｒｏｃ．ｏｆＯＳＤｌ’０４．Ｆｒａｎ— ［３】王鹏，黄华锋，曹珂．云计算中国未来的ＩＴ战略［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２０１０．［４］ＤｅａｎＪ，ＧｈｅｍａｗａｔＳ．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ：Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ
１
引言
随着物联网产业的迅猛发展，越来越多的应用终端被接入网络，随之带来的庞大的数据量极大的增加了人们
从海量数据中发现有用知识的难度。物联网产生的数据具有数量大，高度分散的特点，传统的分布式数据挖掘已经无法解决现有数据处理瓶颈问题。而现如今云计算…的发展为分布式数据挖掘提供了许多新的解决思路和方案。文中提出的基于云计算架构的分布式数据挖掘与传统的分布式数据挖掘方法不同，它是基于云计算数据存储架构设计的。采用不可信云计算集群架构，在保证海量数据有效可信存储的同时，充分利用各个节点的计算能力并行完成数据挖掘过程。

基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究

基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究作者：张文明来源：《无线互联科技》2021年第19期摘要：在Personal Computer技术的基础上，Hadoop大数据管理平台采用了一种新型的分布式数据集群管理系统，具有网络兼容性好、运行管理效率高、扩展应用能力强等特点，目前已经在很多行业中得到应用。

在此基础上，文章对 Hadoop新型大数据平台的设计基本特征及其实现进行了深入的阐述，并通过实例结合该数据平台的具体工作及设计原理，对 Hadoop大数据服务平台的主要功能及其平台实现应用情况进行了深入的分析研究。

关键词：云计算;Hadoop大数据平台;挖掘算法0 引言Hadoop技术软件是谷歌公司自行研发的一款项目，是现阶段在因特网上较为流行的一种内容编辑和分类工具，它可以很好地解决延展性和扩散性的问题。

例如，对海量文件信息进行字符串搜索和匹配，采用传统方法进行系统处理很可能会花费大量时间，而 Hadoop技术更适合于有效解决与之相关的问题。

它主要包括系统开发功能、数据采集与管理功能、数据存储与管理功能、数据挖掘的可视化及应用，本文重点分析了这些功能在数据挖掘中的实现情况。

1 Hadoop大数据平台设计Hadoop系统结构如图1所示[1]。

此方法在这个软件系统中采用最新的并行计算和数据处理方法，这种新的计算和并行处理方法的速度与对所有数据相关信息的并行处理速度相当，再加上 Hadoop这一技术本身具备高可伸缩性的特点，它还可以对数据信息进行有效的并行处理。

1.1 层级首先，分布式计算处理平台属于管理层，其主要设计目的是实现其在集群处理网络系统中的并行数据存储和综合计算等基本功能，为分布式系统和云系统的并行数据操作提供了一种处理模式，将处理任务从集群网络上顺利地直接传输出来，并将数据发送给集群服务器的各个工作节点。

其次，数据挖掘属于平台架构层，是整个平台架构的重要功能，主要目标是通过数据算法对数据进行并行分析，然后通过编写计算任务，将每项计算任务按实际分配值发送到平台Hadoop，这是数据挖掘平台的一个并行计算层，通过并行计算算法将计算结果发送到平台的任务管理层[2]。

云计算平台上的数据分析与挖掘

云计算平台上的数据分析与挖掘云计算是现代计算机科学技术的重要应用之一，它提供的大规模、灵活、高效的计算和存储资源满足了数字化时代海量数据处理的需求，使得各种数据分析和挖掘技术变得更加容易和高效。

在云计算平台上，数据分析和挖掘应用程序可以利用云计算资源高速运行，完成复杂的数据处理任务，从而更好地服务于人们的生产和生活。

本文将介绍云计算平台上的数据分析和挖掘技术，以及其在实际应用中的优势和潜力。

一、云计算平台概述云计算是一种可供用户随需使用的计算机资源共享服务，它的特征是可伸缩的服务、资源共享、虚拟化、实时计费等。

在云计算平台上，用户可以快速获取计算、存储和网络资源，通过云端数据传输和云端计算处理，实现数据分析和挖掘等任务。

云计算平台的优点在于提供灵活、弹性、可伸缩的计算资源，以及低成本、高可用、高性能、高效率、易管理的服务和管理功能，这为数据分析和挖掘提供了良好的平台和环境。

二、云计算平台上的数据分析和挖掘技术数据分析和挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，包括数据获取、数据清洗、数据预处理、特征选择、算法选择、数据建模、模型评价、模型优化等。

在云计算平台上，数据分析和挖掘技术可以利用云端计算、虚拟存储等技术完成复杂的计算和存储任务。

主要有以下技术。

（一）数据预处理技术在数据分析和挖掘过程中，数据预处理是非常重要的步骤，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。

以数据清洗为例，因为数据来源多元化，多种格式的数据及数据的缺失、异常、重复等情况都会对数据分析造成影响，因此在数据分析前必须进行数据清洗，提高数据质量，以确保后续的处理分析操作的可行性。

（二）数据建模技术数据建模技术是将数据变成具有可操作性的模型，是数据分析和挖掘的核心部分。

数据建模的过程大致分为数据选择、特征选择、算法选择、模型构建、结果评价等多个步骤。

一个好的数据建模可以提高分类和预测的质量，为决策提供更加有用的信息。

（三）机器学习技术机器学习技术是应用人工智能技术处理数据，通过自动学习算法构建通用模型或具有专门应用的模型，进而对新数据进行预测、分类、识别和优化等分析和处理。

基于云计算的WEB数据挖掘技术研究

基于云计算的ＷＥＢ数据挖掘技术研究
荣文平（重庆市中冉信息产业有限公司，重庆４０００４１）
摘要随着云计算的快速兴起与发展，在数据存储与商业化应用方面将得到显著提升，这是云计算技术的一大重要价值所在。本文在对云计算分析背景下探讨ＷＥＢ数据挖掘的相关技术。关键词云计算；ＷＥＢ；数据挖掘中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７１－７５９７（２０１３）１４－００６４－０１
２Ｗｅｂ数据挖掘
Ｗｅｂ数据挖掘是由Ｗｅｂ、数据挖掘、计算机语言学以及信息学等数个学科构建而成。数据挖掘技术以及Ｗｅｂ通过一定的途径得到了有机的统一整合之后，显现出综合性的特性。在对挖掘对象展开比较全面分析的基础上，Ｗｅｂ数据挖掘又被细化成包括内容、结构以及使用等方面的挖掘方面。其中，内容挖掘的内涵界定为：经由人工化的组建模式，在Ｗｅｂ环境下从相关的文件夹中提取使用者所需信息；结构挖掘的内涵界定为：经由人工化方式下，针对多项结构进行挖掘，通过多种途径方
１云计算的关键技术
与一般计算不同的是，作为一种超级计算，云计算的核心信息是数据，且属于密集型。在数据存储、数据管理以及编程模式等多方面凸显出个性化的特点。本章所介绍的有关云计算的数据存储技术、虚拟化技术、数据管理技术以及编程模式。

基于云计算的互联网架构设计分析

基于云计算的互联网架构设计分析近年来，随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累，同时用户对互联网应用的需求与日俱增。

为了满足这种需求，互联网应用架构的设计变得越来越复杂。

其中，云计算作为一种新型的计算技术，被广泛应用于互联网架构的设计和实现中。

本文将探讨基于云计算的互联网架构设计的相关问题，并分析其优势和不足，以期对互联网架构设计的未来发展提供一些参考。

一、云计算技术云计算是一种新型的计算技术，它主要通过将计算资源（包括计算、存储、网络等）集中在一个大型的数据中心或云（Cloud）中，并通过Internet进行部署，以达到更高的资源利用率和更好的扩展性能力。

云计算的主要特点包括：1、按需分配和使用资源。

在云计算平台上，用户只需购买所需的计算资源，可以随时、随地地使用这些资源，而不必关心资源的部署和维护。

2、强大的扩展性能力。

通过云计算平台，用户可以轻松地扩展计算资源，以满足业务增长的需求。

3、安全和高可用性。

云计算平台提供了高可靠的存储和计算资源，同时也具有高度的安全性，可以保护用户的数据和应用程序不受未经授权的访问和攻击。

基于以上特点，云计算技术被广泛应用于各种互联网应用的设计和实现中。

二、基于云计算的互联网架构设计分析云计算技术的出现，为互联网应用的设计提供了更多的可能。

现在，基于云计算的互联网应用架构已经成为了行业的标准之一。

1、云计算架构的三层体系结构云计算架构一般采用三层体系结构，即：前端（Web）层、应用（App）层和底层（基础设施）层。

（1）前端（Web）层前端（Web）层是云计算架构中的最上层，主要包括浏览器、Web服务器、应用服务器等组件。

前端（Web）层的主要功能是向用户提供Web服务和API接口，以便用户可以访问和使用云计算系统。

（2）应用（App）层应用（App）层是云计算架构中的中间层，在这一层中，主要包括应用程序、业务逻辑、数据处理等组件。

应用（App）层的主要功能是将用户的请求转换成对底层（基础设施）层的操作，以便底层的计算和存储资源被充分利用。

云计算平台上的多源数据分析与挖掘

云计算平台上的多源数据分析与挖掘第一章：引言云计算平台作为当前最流行的计算模式之一，在各行业内有着广泛的应用。

而数据分析与挖掘技术也是当下热门的技术之一。

多源数据分析与挖掘是云计算平台的重要应用之一，具有重要的实用价值和应用前景。

本文将重点讨论云计算平台上的多源数据分析与挖掘技术。

第二章：多源数据分析技术1、多源数据的概念多源数据指的是从多个不同类型的数据源中获取到的数据，这些数据源包括不同的数据库、文件、接口等。

2、多源数据的特点多源数据的特点是多种数据形式、多样的数据来源、大量的数据规模、多样的数据深度和时间不一致性等。

3、多源数据的应用多源数据的应用非常广泛，比如企业对自身业务情况的数据分析，政府对公共安全数据的分析，医疗健康数据分析等。

4、多源数据分析的需求和挑战对于多源数据的分析需求，需要从多个维度进行全方位的分析，来发现数据之间潜在的关联和规律。

同时，多源数据的分析过程，需要处理大量的数据，对计算能力有较高的要求。

此外，多源数据的不同数据格式和数据质量也是分析的难点之一。

第三章：多源数据挖掘技术1、多源数据的挖掘概念多源数据挖掘是指从多个数据源中发现大量信息和知识的过程，是将多源数据进行处理和分析得到的结果。

2、多源数据挖掘的方法多源数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

3、多源数据挖掘的作用多源数据挖掘可以用于企业客户关系管理、营销策略制定、医疗诊断、舆情分析等方面的应用。

第四章：云计算平台上的多源数据分析与挖掘技术1、云计算平台的概念云计算平台是一种新的计算模式，不仅包括计算机硬件、软件、网络工具等一系列IT基础设施，还包括基于云技术的各种应用开发和服务的平台。

2、云计算平台上的多源数据分析与挖掘的优势云计算平台提供了高效的计算资源和存储资源，可以满足对大量数据进行分析和挖掘的需求。

同时，云计算平台上的多源数据分析与挖掘可以跨越多种数据来源和应用系统。

3、云计算平台上的多源数据分析与挖掘的应用案例在企业领域中，云计算平台上的多源数据分析与挖掘可以应用于生产管理、市场营销分析、客户关系管理等。

云计算环境下的数据挖掘技术实践

云计算环境下的数据挖掘技术实践云计算的快速发展为数据挖掘技术的实践提供了广阔的平台和强大的计算资源。

本文将探讨在云计算环境下，数据挖掘技术的实践及其应用。

一、引言云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源集中在数据中心进行共享和分配，以满足不同用户的需求。

数据挖掘技术是从大规模数据中发现模式、规律和知识的过程。

在云计算环境下，数据挖掘技术可以充分发挥其优势。

二、云计算环境下的数据挖掘技术1. 数据预处理在云计算环境下，由于数据量大、复杂度高，数据预处理成为数据挖掘的重要步骤。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

云计算提供了高性能和分布式的计算资源，可以加快数据预处理的速度，并提高处理的效率和准确性。

2. 数据采集与存储云计算环境下的数据挖掘技术需要大量的数据支持。

数据采集是获取数据的过程，可以通过网络爬虫、传感器等方式实现。

数据存储是将采集到的数据保存在云平台上，以供后续的数据分析和挖掘使用。

云计算提供了强大的存储能力，可以高效地存储和管理大规模数据。

3. 数据挖掘算法数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等多种算法。

在云计算环境下，由于数据量大、计算复杂度高，传统的数据挖掘算法往往无法满足需求。

因此，云计算环境下的数据挖掘技术需要设计和开发新的算法，并结合并行计算、分布式计算等技术，提高算法的性能和效果。

4. 数据挖掘应用云计算环境下的数据挖掘技术可以广泛应用于各个领域。

例如，在金融领域可以应用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域可以应用于疾病预测、医疗诊断等；在电子商务领域可以应用于推荐系统、广告投放等。

云计算提供了灵活的开发和部署环境，使数据挖掘应用更加便捷和高效。

三、云计算环境下的数据挖掘实践案例以电子商务领域为例，介绍云计算环境下的数据挖掘实践案例。

在电子商务领域，运用云计算环境下的数据挖掘技术可以分析用户的购买行为、兴趣偏好等信息，提供个性化的推荐服务。

通过分析用户的历史购买数据和浏览记录，可以构建用户的购买模型，并预测用户的下一次购买行为。

基于云计算的关联规则挖掘算法

关键词关联规则云计算ＭｐｅｕｅＡｒｒａＲｄｃｐｉｉｏ中图分类号Ｔ３ｔＰ９文献标识码Ａ文章编号１０ —９２２ｌ）５０７￣００３３（ｏ１０－５９４
关联规则 … 挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。随着大量数据不停地
２云计算及关键技术
据库里出现的频率，项集的支持度是包含的
事务在数据库Ｄ中所占的百分比，计算式为：其
ｓｐｏ）＝ｕｐｎ（（）１
是一种计算模式，也是一种全新的商业模式。云
计算（ｌｄＣｍｕｉｇ是分布式处理（ｉｒｕｅＣｏｏｐｔ）ｕｎＤｓｉｔｄｔｂＣｍｕｉｇ、行处理（ａａｅＣｍｐｔｇ和网格ｏｐｔ）并ｎＰｒｌｌｏｕｉ）ｌｎ
恰当地设置两个额外参数，能够保证挖掘才
的效果，通过Ｒｄｃ再ｅｕｅ函数的程序将结果汇整，
输出要得到的结果。
笔者在Ｍｐｅｕｅ框架下，Ａｒｒ算法进ａＲｄｃ对ｐｉｉｏ
行研究，效地实现了关联规则的挖掘。有３云计算下的关联规则挖掘３１关联规则挖掘的定义．设医疗信息活动中产生一个事务数据库，记为Ｄ，Ｄ中的事务数为Ｊ设Ｄ包含ｎ个不同记１Ｄ．
其中Ｄ（）数据库Ｄ包含的事务数。是

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一种基于云计算的Ｗｅｂ结构挖掘算法
倪靖
南京信息职业技术学院计算机与软件学院，江苏南京２１００４６
摘要：云计算是一种共享基础架构的方法，它将巨大的系统池连接在一起以提供各种ＩＴ服务。

Ｗｅｂ上蕴藏的海量信息为数据挖掘提供了无比丰富的资源，对Ｗｅｂ信息进行有效的知识发现具有极大意义。

该文介绍了一种基于云计算技术的Ｗｅｂ结构挖掘算法：基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的ＰａｇｅＲａｎｋ算法，使用该算法对网站的物理及逻辑结构进行优化，将有助于用户将网站定位到相关主题的权威站点，从而获得更高的ＰＲ值，以提高电子商务网站在搜索引擎中的排名，提高检索结果的质量，提高网站的访问率，提升网站的档次。

云计算；网站结构；Ｗｅｂ结构挖掘算法；ＭａｐＲｅｄｕｃｅ；　ＰａｇｅＲａｎｋ
ＴＰ３１１Ａ１００９－３０４４（２０１１）２４－５９３３－０２
Ａ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｌｏｕｄ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｗｅｂ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＮＩ　Ｊｉｎｇ
２０１１－０７－１０
倪靖（１９６４－），男，副教授，硕士，研究方向为电子商务平台的开发。

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